Методы и трудности оценки ваших приложений GenAI с использованием LLM-as-a-judge
ИИ быстро развивается, и большие языковые модели (LLMs) уже используются в различных отраслях и производственных средах. По мере того как приложения на базе LLM становятся всё более распространёнными, мы должны гарантировать, что их результаты точны, надёжны и непредвзяты. Традиционные методы оценки с участием людей часто оказываются недостаточными, поскольку они слишком трудоёмки и непоследовательны, чтобы справляться со сложностью и масштабом современных LLM.
Один из перспективных подходов к этой задаче — использовать LLM в качестве судей для оценки их результатов. Используя свои обширные обучающие данные и контекстное понимание, LLM могут обеспечивать автоматизированные, масштабируемые и согласованные оценки.
В апреле 2024 года Sourabh Agrawal, сооснователь UpTrain AI, выступил на Unstructured Data Meetup, организованном Zilliz, и рассказал о реальных сложностях внедрения техник LLM-as-a-judge. Он обсудил ключевые стратегии, используемые как в индустрии, так и в академической среде, чтобы сделать такие оценки эффективными, и продемонстрировал, как UpTrain AI оценивает приложения GenAI.
В этом блоге мы кратко изложим ключевые тезисы Sourabh и рассмотрим практические аспекты использования LLM для оценки. Если вы хотите более глубокого погружения, рекомендуем посмотреть выступление Sourabh на YouTube.
Оценка LLM — почему это важно?
LLM изменили то, как мы генерируем контент и создаём приложения. Однако, несмотря на их мощь, они иногда могут выдавать галлюцинаторные ответы из-за ограниченности своих предварительно обученных знаний. Один из популярных методов смягчения этой проблемы — Retrieval Augmented Generation (RAG), который усиливает LLM, предоставляя внешние данные в качестве контекста с помощью векторной базы данных, такой как Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus).
Хотя RAG эффективно устраняет некоторые недостатки LLM, развёртывание этих приложений в производственных средах для получения ощутимой бизнес-ценности остаётся сложной задачей. Оно требует включения в рабочий процесс большего числа технологий для различных целей, что повышает сложность приложений и создаёт потенциальные трудности при генерации наиболее точных и релевантных ответов. Поэтому мы должны оценивать результаты приложений на базе LLM и убеждаться, что они корректны, точны и обладают высоким качеством.
Какие метрики следует использовать для оценки ваших приложений GenAI
При оценке производительности LLM важно сосредоточиться на ключевых метриках, которые дают ценные сведения об их возможностях. Эти метрики служат ориентирами для измерения эффективности и направления улучшений. Во время митапа Sourabh Agrawal выделил четыре основные метрики для оценки производительности LLM и обсудил методологии их оценки.
Качество ответа: Хороший ответ должен напрямую отвечать на вопросы пользователя, быть кратким без лишней информации и охватывать все аспекты вопроса. Чтобы оценить качество ответа ваших приложений LLM, следует проверить, релевантен ли вывод запросу, является ли он кратким и полным. Для более глубокого анализа проверьте, есть ли у вашего приложения LLM корректные ссылки на источники или следует ли оно пользовательским инструкциям.
Осведомленность о контексте критически важна для LLM-приложений, которые опираются на внешние источники данных, также известных как приложения с генерацией, дополненной извлечением (RAG). Чтобы оценивать RAG-приложения, следует проверять, является ли информация, извлеченная из векторной базы данных, точной, релевантной и оптимально используемой без галлюцинаций; а также правильно ли LLM понимает и использует извлеченный контекст для генерации ответов. Чтобы глубже погрузиться в эту метрику, можно также проверить, хорошо ли настроена модель эмбеддингов внутри RAG-пайплайна.
Качество диалога: LLM-приложения должны поддерживать связность и последовательность во всех взаимодействиях в многоходовых диалогах. Оценки в этой категории проверяют, решен ли пользовательский запрос и корректно ли LLM сохраняет контекст из предыдущих реплик, отвечает логично и придерживается темы на протяжении всего диалога, чтобы обеспечить плавный и естественный опыт общения. Продвинутые методы оценки анализируют связность в длинном контенте, таком как статьи или многоходовые диалоги. Например, Sourabh упомянул, что LLM не должна путать "football" с "soccer", если контекстом является американский футбол.
Безопасность: Оценки безопасности проверяют, подвержена ли LLM джейлбрейкам или prompt injections, которые могут манипулировать ее поведением. Оценки безопасности также гарантируют, что результаты модели уместны, а система не используется неправомерно.
Использование LLM в качестве судей для оценки ваших GenAI-приложений
Сегодня доступны различные инструменты и техники оценки результатов ваших GenAI-приложений, включая экспертные проверки людьми, методологии LLM-as-a-judge, автоматизированные системы подсчета баллов и многое другое. Хотя экспертные проверки людьми надежны, им часто не хватает масштабируемости, и они могут быть непоследовательными из-за субъективных предубеждений. С другой стороны, автоматизированные системы подсчета баллов обеспечивают последовательность, но могут не улавливать тонкое понимание, необходимое для определенных типов контента.
Подход LLM-as-a-judge систематически оценивает релевантность, точность и общее качество результатов вашего LLM-приложения, используя саму LLM или отдельную LLM в качестве "судьи." LLM могут обеспечивать автоматизированные, масштабируемые и последовательные оценки, используя свои обширные обучающие данные и контекстное понимание. Эта методология позволяет разработчикам стандартизировать процесс оценки, быстро выявлять области для улучшения, дообучать свои модели и обеспечивать высокое качество работы, минимизируя человеческую предвзятость.
Во время митапа Sourabh обсудил две основные техники реализации оценок LLM-as-a-judge, включая методы на основе промптов и методы на основе настройки.
Оценки на основе промптов
Оценки на основе промптов легко начать применять, и обычно они используют API закрытых LLM. Этот подход требует, чтобы вы направляли судящую LLM с помощью конкретных критериев для оценки ответа. Ниже приведены четыре основных метода реализации оценок на основе промптов.
Оценки на основе баллов: В оценках на основе баллов судящую LLM просят выставить оценку от 1 до 10 для конкретных аспектов ответа, таких как релевантность или полнота. Несмотря на простоту реализации, этот метод может быть непоследовательным из-за присущих LLM предубеждений.
Оценки на основе классификации: Оценки на основе классификации преобразуют выставление баллов в категории: хорошо, средне или плохо. Этот подход снижает вариативность и повышает надежность, предоставляя четкие критерии для каждой категории.
Попарное сравнение: Попарное сравнение представляет судящей LLM два ответа и просит выбрать лучший. Этот метод полезен для прямых сравнений, но может вносить позиционную предвзятость, когда порядок ответов влияет на оценку.
Ансамблевые методы: Ансамблевые методы используют несколько LLM-судей или несколько методов оценки для анализа ответов. Агрегирование результатов от различных моделей может смягчить индивидуальные предвзятости и повысить точность. Такие методы, как голосование большинством или prompting с цепочкой рассуждений, распространены в ансамблевых оценках.
Оценки на основе донастройки
Оценки на основе донастройки используют open-source LLM, например модели с HuggingFace, в качестве судьи и донастраивают их для конкретных задач оценки. Этот метод обеспечивает больший контроль и кастомизацию, делая его более экономически эффективным и подходящим для конкретных сценариев использования. Донастраивая модели для работы в качестве оценщиков, разработчики могут гарантировать, что модели хорошо подходят под уникальные требования их приложений.
Проблемы, связанные с использованием LLM в качестве судьи
Создание надежных оценок для LLM-приложений столь же сложно, как и разработка самих этих приложений. Хотя использование LLM в качестве судей для оценки выходных данных ваших приложений обеспечивает масштабируемость и согласованность, оно также порождает проблемы и сложности, требующие тщательного управления.
Предвзятости в оценках LLM
Предвзятость порядка: LLM могут находиться под влиянием порядка, в котором представлена информация. Например, если один ответ показан сверху, а другой снизу, модель может отдать предпочтение тому, что сверху. Эта предвзятость может приводить к несправедливым оценкам.
Эгоцентрическая предвзятость: LLM часто склонны отдавать предпочтение собственным сгенерированным выходным данным. Когда их просят оценивать ответы, они могут ставить своим собственным ответам более высокие оценки, чем ответам других моделей. Такое предпочтение собственных результатов может искажать результаты и снижать справедливость оценки.
Предвзятость к длине: Некоторые модели предпочитают более длинные, более подробные ответы, тогда как другие предпочитают краткие ответы. Это предпочтение может влиять на воспринимаемое качество ответа независимо от его релевантности или точности.
Проблемы согласованности
Обеспечение согласованности оценок в нескольких запусках — одна из ключевых проблем. Из-за своей внутренней вариативности LLM могут выдавать разные оценки для одного и того же ответа в разных запусках.
Недостаток предметно-специфических знаний
Чтобы предоставлять точные оценки, LLM должны понимать конкретную предметную область, которую они оценивают, включая терминологию, контекст и нюансы этой области. Без этих знаний оценки могут упускать критически важные аспекты ответа.
Оценки LLM должны быть адаптируемыми к различным контекстам и пользовательским персонам. Ответ, подходящий в одном контексте, может быть неподходящим в другом. Настройка оценок в соответствии с конкретными требованиями и ожиданиями разных групп пользователей необходима для точной оценки.
Оценка сложных ответов
Чтобы обеспечить тщательную и точную оценку, важно разбивать сложные ответы на более мелкие, более управляемые компоненты. Такой подход позволяет детально оценить каждую часть, улучшая общий процесс оценки. Однако он также повышает сложность самой оценки.
Оценка многоходовых диалогов добавляет дополнительный уровень сложности. LLM-судья должен сохранять контекст предыдущих взаимодействий и поддерживать связность на протяжении всего диалога. Решение этой проблемы требует продвинутых методов оценки, которые эффективно управляют сохранением контекста и обеспечивают плавное течение беседы.
Вопросы безопасности и защиты
LLM могут быть уязвимы к prompt injection и jailbreak, когда вредоносные входные данные манипулируют поведением модели. Обнаружение и смягчение этих угроз безопасности крайне важны для безопасных и надежных оценок.
Стоимость оценок
Оценка выходных данных LLM может требовать значительных ресурсов. Баланс между стоимостью оценок и необходимостью точности является серьезной проблемой.
Как справиться с этими ограничениями?
Поскольку использование LLM в качестве судей для оценки ваших LLM-приложений имеет ограничения, как мы можем их устранить? Sourabh поделился своими стратегиями во время Unstructured Data Meetup.
Объективные оценки
Оценки должны быть как можно более объективными. Эта стратегия помогает снизить предвзятость и обеспечивает единообразную основу для оценки выходных данных LLM. Разработчики могут создать стандартный базовый уровень, который обеспечивает последовательные и надежные суждения, установив четкие, измеримые критерии оценки.
Проверка лаконичности
Чтобы оценить лаконичность, разбейте ответы на значимые подпункты. Каждую часть следует проверять отдельно, чтобы определить, отвечает ли она напрямую на запрос пользователя. Затем итоговая оценка рассчитывается как отношение релевантных частей к общему числу частей, что обеспечивает тщательную и точную оценку.
Стратегия выставления оценок
Sourabh также рекомендовал использовать систему оценивания с вариантами "YES, NO, MAYBE". Такой подход обеспечивает более ясную и нюансированную оценку по сравнению с простым бинарным выбором, учитывая пограничные случаи, когда ответы не попадают в крайние категории.
Экономически эффективные оценки
Чтобы управлять затратами, максимально используйте более дешевые LLM. Разработчики могут сохранять экономическую эффективность без ущерба для качества оценки, используя менее дорогие модели для первоначальных оценок и оставляя дорогостоящие модели для критических или неоднозначных случаев.
Дообучение для конкретной предметной области
Дообучение вашей LLM-судьи работает лучше, чем использование общей модели для конкретных предметных областей. Дообучение моделей для определенных сфер, таких как юридическая или медицинская, гарантирует, что оценки будут более точными и релевантными конкретному контексту.
Использование оценок для стимулирования улучшений: после запуска в продакшене
Оценки LLM важны для выявления случаев сбоев и слепых зон в LLM-приложениях, особенно после того, как они выходят в продакшен. Sourabh представил лучшие практики использования оценок для стимулирования непрерывных улучшений после запуска в продакшене.
Запускайте ключевые оценки для мониторинга производительности, поскольку стоимость оценок может расти.
Выбирайте случаи сбоев и проводите анализ их первопричин. Такой подход помогает понять, почему определенные ответы неудачны и что можно улучшить.
Определите, связана ли проблема с извлечением, использованием, цитированием или неясными пользовательскими запросами. Такой детальный анализ позволяет проводить целевые улучшения, гарантируя, что ваши LLM-приложения со временем становятся более надежными и устойчивыми.
Как использовать UpTrain AI для оценки ваших LLM-приложений
В конце Sourabh продемонстрировал UpTrain AI, open-source фреймворк для оценки LLM-приложений. Используя pip, разработчики могут установить UpTrain и определить модели оценки с помощью API-ключей от OpenAI или Hugging Face.
Процесс оценки с UpTrain AI включает определение наборов данных с вопросами, контекстом и ответами, а затем запуск оценок на точность, полноту, лаконичность и качество диалога. UpTrain предоставляет оценки и объяснения, разбивая длинные ответы на подпункты и оценивая каждый из них для более объективного измерения лаконичности.
Панель управления UpTrain регистрирует все данные, позволяя сравнивать модели и промпты, а также отслеживать производительность. Она помогает выявлять случаи сбоев и анализировать первопричины, чтобы точно определить проблемы извлечения, использования или цитирования.
Интерфейс панели управления UpTrain
Интерфейс панели управления UpTrain
Чтобы узнать больше об UpTrain, вы можете посетить его GitHub project. Вы также можете посмотреть запись выступления Sourabh на YouTube и следовать пошаговому подходу, который он продемонстрировал во время Unstructured Data Meetup.
Заключение
Разработка надежных и эффективных приложений на основе LLM — непростая задача, сопряженная со множеством вызовов, включая предвзятость, согласованность и нехватку предметно-специфических знаний. Дообучение вашей LLM для конкретных задач или использование векторной базы данных , такой как Milvus, чтобы предоставить вашей LLM внешние знания, — популярные методы решения этих проблем.
Однако также важно применять эффективные методы и инструменты оценки, чтобы гарантировать, что выходные данные LLM точны и содержательны, а также совершенствовать приложения на основе LLM в соответствии с результатами оценки. Подход LLM-as-a-judge — популярная техника, которая может выполнять эту роль, обеспечивая масштабируемость и согласованность. Такие инструменты, как UpTrain AI, и многие другие фреймворки, например TruLens, также играют важную роль в улучшении оценок LLM, делая процесс более эффективным и надежным.
Дополнительное чтение
Изучите следующие ресурсы, если хотите глубже погрузиться в оценки LLM.
Выступление Sourabh Agrawal на YouTube.
Исследование Retrieval Augmented Generation (RAG): разбиение на фрагменты, LLM и оценки
Путь к продакшену: оценки и наблюдаемость приложений на основе LLM
Как оценивать приложения Retrieval Augmented Generation (RAG)
Бенчмарк производительности векторных баз данных: техники и инсайты
Читать далее
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.
Demystifying the Milvus Sizing Tool
Explore how to use the Sizing Tool to select the optimal configuration for your Milvus deployment.
How to Build RAG with Milvus, QwQ-32B and Ollama
Hands-on tutorial on how to create a streamlined, powerful RAG pipeline that balances efficiency, accuracy, and scalability using the QwQ-32B and Milvus.